Android：使用传感器实时检测眼睛的运动答案

【问题标题】：Android : Detect movement of eyes using sensor at real timeAndroid：使用传感器实时检测眼睛的运动
【发布时间】：2017-09-11 10:44:35
【问题描述】：

我正在准备一个 android 应用程序，我必须在其中检测眼睛的运动。不知何故，我能够在图像上实现上述目标，但我希望在实时眼睛上实现这一点。

如果我们可以使用接近传感器来检测眼睛，我无法理解。就像 smartStay 功能一样。

请提出实施相同的想法。

【问题讨论】：

你不会使用接近，你会使用你的摄像头......我希望这会有所帮助
感谢@OmarElDon 的建议。所以前置摄像头不会在背景下出现在屏幕上，它会检测到眼睛。请确认我的理解是否正确。
不完全是，它只是接近不能作为运动检测器，至少对于远处的物体

标签： android background android-camera face-detection proximitysensor

【解决方案1】：

不，您不能使用接近传感器进行眼睛检测或跟踪。试一试 OpenCV。
链接：OpenCv github：OpenCv github

【讨论】：

我们可以使用前置摄像头进行眼睛检测吗？意味着前置摄像头可以在后台运行并且能够感知眼睛。
是的，这是可能的。
你有没有在没有openCv的android上运行的例子（对openCv一无所知）。

【解决方案2】：

我们可以使用前置摄像头来检测眼睛和眨眼。使用 Vision api 来检测眼睛。

眼动追踪代码：

public class FaceTracker extends Tracker<Face> {

private static final float PROB_THRESHOLD = 0.7f;
private static final String TAG = FaceTracker.class.getSimpleName();
private boolean leftClosed;
private boolean rightClosed;

@Override
public void onUpdate(Detector.Detections<Face> detections, Face face) {
    if (leftClosed && face.getIsLeftEyeOpenProbability() > PROB_THRESHOLD) {
        leftClosed = false;
    } else if (!leftClosed &&  face.getIsLeftEyeOpenProbability() < PROB_THRESHOLD){
        leftClosed = true;
    }
    if (rightClosed && face.getIsRightEyeOpenProbability() > PROB_THRESHOLD) {
        rightClosed = false;
    } else if (!rightClosed && face.getIsRightEyeOpenProbability() < PROB_THRESHOLD) {
        rightClosed = true;
    }

    if (leftClosed && !rightClosed) {
        EventBus.getDefault().post(new LeftEyeClosedEvent());
    } else if (rightClosed && !leftClosed) {
        EventBus.getDefault().post(new RightEyeClosedEvent());
    } else if (!leftClosed && !rightClosed) {
        EventBus.getDefault().post(new NeutralFaceEvent());
    }
}
}


//method to call the FaceTracker 
 private void createCameraResources() {
    Context context = getApplicationContext();

    // create and setup the face detector
    mFaceDetector = new FaceDetector.Builder(context)
            .setProminentFaceOnly(true) // optimize for single, relatively large face
            .setTrackingEnabled(true) // enable face tracking
            .setClassificationType(/* eyes open and smile */ FaceDetector.ALL_CLASSIFICATIONS)
            .setMode(FaceDetector.FAST_MODE) // for one face this is OK
            .build();

    // now that we've got a detector, create a processor pipeline to receive the detection
    // results
    mFaceDetector.setProcessor(new LargestFaceFocusingProcessor(mFaceDetector, new FaceTracker()));

    // operational...?
    if (!mFaceDetector.isOperational()) {
        Log.w(TAG, "createCameraResources: detector NOT operational");
    } else {
        Log.d(TAG, "createCameraResources: detector operational");
    }

    // Create camera source that will capture video frames
    // Use the front camera
    mCameraSource = new CameraSource.Builder(this, mFaceDetector)
            .setRequestedPreviewSize(640, 480)
            .setFacing(CameraSource.CAMERA_FACING_FRONT)
            .setRequestedFps(30f)
            .build();
}

【讨论】：